古埃及人對活體解剖了解很多，並且可以透過觸摸來區分肝臟和腎臟。從早到晚包裹木乃伊並進行治療（從環鑽到切除腫瘤），您將不可避免地學會了解解剖學。
豐富的解剖學細節被對器官功能理解的混亂所抵消。牧師、醫生和一般人大膽地將思想放在心臟上，並賦予大腦產生鼻黏液的作用。
四千年過去了，你很難再嘲笑那些傢伙和法老了——我們的電腦和數據收集演算法看起來比紙莎草捲軸更酷，而且我們的大腦仍然神秘地生產著誰知道什麼。
因此，在這篇文章中，本來應該討論這樣一個事實：情緒識別演算法在解釋對話者的訊號方面已經達到了鏡像神經元的速度，但突然發現神經細胞並不像它們看起來的那樣。
決策錯誤
當孩子還是個孩子的時候，孩子就會看著父母的臉，學會再現微笑、憤怒、自我滿足和其他情緒，這樣在他的一生中，在不同的情況下，他就能微笑、皺眉、生氣——就像他所愛的人一樣做過。
許多研究人員認為，情緒的模仿是由鏡像神經元系統所建構的。然而，一些科學家對這個理論表示懷疑：我們還不了解所有腦細胞的功能。
大腦功能模型的假設基礎並不穩固。毫無疑問，只有一件事：從出生起灰質的「韌體」就包含著特徵和缺陷，或者更準確地說，包含影響行為的特徵。
鏡像神經元或其他神經元負責模仿反應；該系統僅在識別最簡單的意圖和動作的基本層面上起作用。這對一個孩子來說足夠了，但對一個成年人來說就太少了。
我們知道，情緒在很大程度上取決於一個人與本土文化互動的後天經驗。 沒有人會認為你是精神病患，如果在快樂的人中你微笑，感到痛苦，因為在成人生活中，情緒被用作適應生存條件的手段。
我們不知道對方的真實想法。很容易做出假設： 他在微笑，這意味著他玩得很開心。大腦有一種與生俱來的能力，可以在空中建造城堡，對正在發生的事情進行一致的描繪。
人們只需嘗試確定現有的假設在多大程度上符合事實，假設的搖搖欲墜的基礎就會開始移動：微笑是悲傷，皺眉是幸福，眼皮的顫抖是快樂。
德國精神病學家 Franz Karl Müller-Lyer 在 1889 年展示了一種與線條和圖形感知扭曲相關的幾何光學錯覺。這種錯覺是，由向外的尖端構成的線段看起來比由尾部構成的線段短。事實上，兩個段的長度是相同的。
這位精神病學家還提請注意這樣一個事實，即幻覺的沉思者，即使在測量了線條並聽取了對圖像感知的神經學背景的解釋之後，仍然認為一條線比另一條線短。同樣有趣的是，這種錯覺對每個人來說看起來都不一樣——有些人不太容易受到它的影響。
心理學家丹尼爾‧卡尼曼 我們緩慢的分析思維認識到穆勒-萊爾技巧，但負責認知反射的思維的第二部分會自動且幾乎立即對出現的刺激做出反應，並做出錯誤的判斷。
認知錯誤不只是一個錯誤。人們可以理解並承認，在觀看視錯覺時不能相信自己的眼睛，但與真實的人交流就像穿越一個錯綜複雜的迷宮。
早在1906年，社會學家威廉·薩姆納就宣稱自然選擇和生存鬥爭的普遍性，將動物生存的原則轉移到了人類社會。在他看來，團結在群體中的人們透過拒絕分析威脅社區完整性的事實來提升自己的群體。
心理學家理查‧尼斯貝特 「講述超越我們所知的資訊：關於心理過程的口頭報告」顯示人們不願意相信與他們現有信念不符的統計數據和其他普遍接受的數據。
大數字的魔力
觀看這段視頻，觀察演員的面部表情如何變化。
在數據不足的情況下，大腦會快速「貼標籤」並做出假設，從而導致矛盾效應，這一點在導演列夫·庫列紹夫（Lev Kuleshov）進行的實驗的例子中清晰可見。
1929年，他拍攝了演員、盛滿湯的盤子、棺材裡的孩子和沙發上的年輕女孩的特寫鏡頭。然後，帶有演員鏡頭的膠片被切成三部分，並分別用顯示一盤湯、一個孩子和一個女孩的框架粘合。
觀眾獨立地得出這樣的結論：在第一個片段中，英雄餓了；在第二個片段中，他對孩子的死亡感到悲傷；在第三個片段中，他對躺在沙發上的女孩著迷。
事實上，演員的面部表情並不是在所有情況下都會改變。
如果你看到一百個幀，秘密會被揭開嗎？
心理學家保羅‧艾克曼 (Paul Ekman) 基於大群體非語言行為真相的統計可靠性數據 客觀測量臉部運動的綜合工具—「臉部運動編碼系統」。
他認為人工神經網路可以用來自動分析人的臉部表情。儘管受到嚴厲批評（埃克曼的機場安全計劃 對照試驗），這些論點有一定的常識。
看到一個微笑的人，人們就會認為他在欺騙，實際上是不懷好意的。但如果你（或鏡頭）看到一百個人在微笑，很可能他們中的大多數人實際上都在享受樂趣，就像觀看熱門單口喜劇演員的表演一樣。
在大數的例子中，有些人能夠如此巧妙地操縱情緒，以至於連艾克曼教授都會被愚弄，這並不那麼重要。用風險專家納西姆·塔勒布的話來說，當監視對像是冷酷、公正的攝影機時，系統的反脆弱性會大大增強。
是的，我們不知道如何透過臉部辨識謊言——無論是否有人工智慧。但我們非常清楚如何確定一百或更多人的幸福水平。
商業情感識別
從臉部影像中確定情緒的最簡單方法是基於關鍵點的分類，可以使用各種演算法來獲得關鍵點的座標。通常會標記幾十個點，將它們與眉毛、眼睛、嘴唇、鼻子、下巴的位置聯繫起來，這樣你就可以捕捉面部表情。
使用機器演算法進行情緒背景評估已經在幫助零售商盡可能地將線上融入線下。該技術可讓您評估廣告和行銷活動的有效性，確定客戶服務和服務的質量，並識別人們的異常行為。
透過演算法，你可以追蹤辦公室內員工的情緒狀態（一個人悲傷的辦公室是一個動力弱、沮喪、頹廢的辦公室）以及出入口員工和客戶的「幸福指數」。
阿爾法銀行 (Alfa-Bank) 的多家分行 即時分析客戶情緒的試點計畫。演算法建構了客戶滿意度的整體指標，識別訪問分支機構的情感感知變化趨勢，並對訪問進行總體評估。
在微軟 關於測試一個系統，用於分析電影院中觀眾的情緒狀態（即時客觀評估電影品質），以及確定 Imagine Cup 競賽「觀眾獎」提名的獲勝者（勝利由觀眾反應最積極的球隊獲勝）。
以上所有的一切都只是一個全新時代的開始。在北卡羅來納州立大學，學生們在上教育課程時，臉部被攝影機拍攝下來，影片中 辨識情緒的電腦視覺系統。根據所得的數據，教師修改教學策略。
在教育過程中，整體對情緒的評估重視不夠。但您可以評估教學品質、學生參與度、識別負面情緒，並根據收到的資訊規劃教育過程。
人臉辨識 Ivideon：人口統計與情緒
現在我們的系統中已經出現了一份關於情緒的報告。
人臉偵測事件卡上出現了單獨的「情緒」字段，並且在「人臉」部分的「報告」標籤上提供了一種新類型的報告 - 按小時和按天：
可以下載所有檢測的來源資料並根據它們產生您自己的報告。
直到最近，所有情緒識別系統都在經過謹慎測試的實驗項目層級上運作。此類飛行員的成本非常高。
我們希望使分析成為我們熟悉的服務和設備世界的一部分，因此從今天開始，所有 Ivideon 客戶都可以使用「情緒」。我們不推出特殊的關稅計劃，不提供特殊的相機，並盡力消除一切可能的障礙。收費保持不變；任何人都可以花費 1 盧布將情緒分析與臉部辨識結合。每月。
該服務呈現在 用戶。繼續 我們收集了有關 Ivideon 臉部辨識系統的更多有趣事實。
來源： www.habr.com